余涛

（广东水电云南投资金平电力有限公司，云南红河 661100）

1 水电站电气设备常见故障类型

1.1 电动机故障

电动机运行状态直接影响水电站的整体运行效率。电动机故障可能是设备自身问题（如电机内部的机械或电气故障），也可能外部环境影响（如电源不稳定、负载过重等原因）所导致。电动机故障会导致电机过热、振动增大、噪声异常等问题，严重时会发生电机烧毁事故，影响水电站正常生产。绝缘老化或损坏是电气设备常见的故障之一。绝缘老化是指电气设备中的绝缘材料由于长时间的使用和环境的影响，其性能逐渐下降，无法有效隔离电流，导致设备短路或漏电[1]。绝缘损坏则会迫使设备无法正常工作，甚至引发电火灾等安全事故。电动机轴承的作用是支持转动部件并限制其运动方向，若轴承出现故障可能导致电动机运行不稳，产生过大振动和噪声，或致使设备停机。故障因素主要为使用不当、保养不足、润滑不良等，需要及时检查更换。电动机绕组短路可能导致电流过大，引发设备过热、烧毁；绕组开路则可能导致设备无法启动或运行不稳，需要由专业的维修人员进行检修，以确保设备的安全运行[2]。

1.2 发电机故障

水电站发电机正常运转直接影响电站的电力输出和运行效率，然而，发电机在运行过程中可能会出现多种故障，包括转子不平衡、励磁系统故障等。转子不平衡是常见的机械故障，转子质量分布不均，或者转动轴线与质心轴线不重合时，会导致转子在旋转过程中产生振动，加剧设备磨损，降低设备运行寿命，严重时导致设备的早期故障。因此，保持转子转动平衡是提高发电机运行稳定性和延长设备寿命的关键。励磁系统故障也是影响发电机正常运行的重要因素。励磁系统是发电机的重要组成部分，为发电机的转子提供必要的磁场，一旦励磁系统出现故障，发电机将无法正常发电。励磁系统故障的原因包括系统部件损坏、系统控制失效等，对励磁系统的定期检查和维护是保证发电机正常运行的重要任务。

1.3 变压器故障

水电站电气设备，如变压器和开关设备，是实现电力传输和配电的重要组成部分。变压器在运行过程中可能由于绕组的断裂、连接件的松动或损坏等存在内部短路或开路的情况，导致变压器无法正常工作、设备损坏，影响电力供应。变压器冷却系统是帮助变压器散热，避免因为过热导致设备损坏，如果冷却系统出现故障，会导致变压器内部温度升高，加速设备的老化，缩短设备使用寿命。

1.4 开关设备故障

开关设备接触点是电流流动的关键部分，如果长时间使用导致自然老化，或维护不当造成接触不良，或磨损都会导致电流无法正常通过，影响电力系统的运行。开关设备中的弹簧是实现开关动作的重要部分，若弹簧因老化、疲惫、损坏导致势能不足，那么开关将无法完成基本动作的执行。脱扣或跳闸故障也是开关设备的常见问题。脱扣是指开关设备在特定条件下自动断开电路的功能，而跳闸则是指开关设备在过载或短路时自动断开电路的功能。如果开关设备出现脱扣或跳闸故障，可能引发设备损坏或电火灾等安全事故。

2 智能算法在水电站电气设备故障诊断与预测的应用

2.1 传感器技术在电气设备监测中的应用

现代的传感器技术在电气设备的监测中得到了广泛的应用，可以实时精准监测电气设备的各项工作参数，如电流、电压、功率、温度、振动等，为智能算法提供了海量的原始数据。

电流传感器用于测量电路中的电流大小，监测电动机与发电机等电气设备的电流状态，判断设备的运行情况和故障状况。

电压传感器则用于测量电路中的电压水平，通过电阻分压、电容分压等原理实现，监测电气设备的电压稳定性，并在过高或过低电压情况下进行报警和保护。

功率传感器可用于测量电气设备的功率消耗，通过测量电流和电压的乘积评估设备的能效和运行负荷，并进行负荷管理和故障诊断。

温度传感器则使用热敏电阻、热电偶、红外线传感器等技术监测水电站电气设备的工作温度，及时发现过热或过冷情况，预防设备损坏或事故发生。

振动传感器通常采用加速度计、振动传感器等技术，检测水电站电气设备的振动状态，发现轴承故障、不平衡等问题，及时采取措施进行维修和保养。

传感器提供的海量原始数据可以作为智能算法的输入，分析传感器数据中的模式、趋势和异常，识别潜在的故障特征，实现对电气设备状态的实时监测、预测和优化管理，提高设备可靠性。随着物联网技术和大数据技术的发展，传感器技术在电气设备的监测中已经从传统的单点监测发展到全方位、多维度的实时监测，提高了监测的准确性，也使得故障的预测变得更为可能。例如，通过监测电机电流和温度，可以预测电机是否发生过载或过热故障；监测变压器的油温和油压，可以预测变压器是否发生冷却系统故障或内部短路故障。这对于提高电气设备的使用效率，减少意外停机，以及避免设备损坏都具有较高的应用价值。

2.2 数据质量控制和异常检测

数据质量控制是指在数据采集、处理和存储过程中采取的措施，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和适时性，是评估数据是否满足特定需求和目标的度量标准。而数据质量控制则是实施这些标准的过程和方法。在收集水电站电气设备数据的过程中，可能由于设备的故障、环境的干扰，或者其他不可预测的因素，数据出现丢失、错误或异常等问题，需要进行数据质量控制，以保证数据的准确性和完整性。

异常检测技术是广泛应用于数据分析领域的方法，从大量的数据中找出与正常行为或预期模式不符的异常点或事件。普遍而言，数据的模式和行为符合某种规律，而异常点则偏离规律，通过检测数据中与预期模式或正常行为差异较大的观测值，可以识别出异常点。因此，在水电站电气设备的故障诊断过程中，异常检测技术可以在海量的数据中快速找出可能存在问题的数据点，再进行进一步分析和处理。例如，某时刻电气设备的数据明显偏离正常范围，意味着设备大概率已出现故障；某参数数据在一段时间内持续变化，可能意味着设备即将发生故障。由此可以实现设备故障的早期发现和预防，提高电力系统的安全性。

2.3 传统机器学习算法

水电站电气设备故障诊断中，传统机器学习算法仍然发挥着重要的作用。支持向量机和基于决策树的算法，如随机森林，由于其出色的性能和易于解释的特性，被广泛应用于各种故障诊断任务。支持向量机是二分类模型，其核心概念是构建能够将数据样本分隔开的最优超平面。超平面是n 维空间中的（n-1）维子空间，可以将数据点分为不同的类别。在二分类问题中，支持向量机的目标是通过最大化两个不同类别的支持向量（即离超平面最近的样本点）之间的间隔来寻找最优超平面。支持向量机的基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划的问题，等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。电气设备故障诊断中，支持向量机可以根据设备的运行数据构建分类边界，用于区分正常状态和故障状态。支持向量机的优点在于可以处理高维度的数据，对于非线性问题可以引入核函数进行处理。而决策树是基本分类和回归方法，通过构建决策树来实现对数据的分类，生成的模型易于理解，能够直观地显示特征之间的关系。通过对决策树模型的解释和分析，可以了解到导致水电站电气设备故障的关键特征和因素，发现设备设计或运维上的潜在问题，并提出改进措施。此外，决策树还可以帮助制订维护计划和资源分配策略，优化维修工作流程，提高设备可靠性和运行效率。

随机森林是基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树，取其平均值或者多数投票结果，来提高预测的准确性和稳定性。在电气设备故障诊断中，随机森林可以有效地处理从电气设备的各种数据和信号中抽取的用于描述设备状态或行为的具体属性，如电流、电压、频率、相位等特征，被用作机器学习模型的输入。模型通过学习这些特征与设备故障之间的关系来实现故障的诊断。随机森林算法能很好地处理输入特征中的噪声和异常值。随机森林决策树的构建过程中，随机森林从原始数据集中随机抽取一部分样本进行训练，称为自助采样。同时，每个节点的特征选择过程中，随机森林只考虑部分特征，有助于减少特征之间的相关性，能够减少过拟合的风险，具有更好的泛化能力。在电气设备故障诊断中，随机森林可以通过计算各个特征在决策树中的使用频率和节点划分的效果来评估特征的重要性，确定哪些特征对于故障诊断是最具有信息量的，从而更好地理解设备故障的根本原因。

2.4 深度学习算法

深度学习是现代人工智能的核心技术，在水电站电气设备故障诊断中的应用得到了快速发展。卷积神经网络和循环神经网络模型的应用极大地提升了故障诊断的准确性和效率。卷积神经网络是具有强大特征提取能力的深度学习模型，具有本地感知和权值共享的特性，可以有效地提取数据中的局部特征。在水电站电气设备的故障诊断中，卷积神经网络可以用于处理由传感器收集的时间序列数据，再通过多层的卷积和池化操作，将原始的时间序列数据转化为高级特征，对于识别设备的运行状态和判断是否存在故障具有重要价值。而循环神经网络则是处理序列数据的神经网络模型，可以有效捕捉数据中的时间关系。在水电站电气设备的故障诊断中，循环神经网络通过其内部的循环结构记住原始信息来影响当前的输出，实现对设备运行状态的动态监测和故障预警。

2.5 故障预测模型构建

水电站电气设备故障预测能够在设备出现故障之前提供早期警告，防止设备的突发性停工和潜在的安全风险。基于时间序列分析的方法是常用的故障预测技术，时间序列分析属于统计方法，用于分析随时间变化的数据。在水电站电气设备的故障预测中，时间序列分析可以帮助理解设备运行数据的内在规律，例如，通过拟合趋势模型来揭示设备运行数据中的趋势变化，了解设备的磨损和老化情况，或是基于拟合线性或非线性回归模型揭示设备参数随时间变化的趋势，识别设备的寿命和性能退化趋势。此外，部分水电站电气设备的运行数据表现出明显的季节性变化，例如，水位、负荷和温度等。时间序列分析可以通过季节性模型来捕捉这种周期性变化，并预测未来的季节性趋势，对于制订季节性维护计划和优化设备运行具有重要意义。构建和训练故障预测模型，应先清洗和整理数据，消除噪声和异常值，根据领域知识和数据分析结果，选择出最能反映设备状态的特征。模型选择阶段，应根据问题的具体情况选择最适合的预测模型，并使用历史数据来训练模型，使其能够准确地预测设备的未来状态。应对模型预测的设备未来状态的结果进行评估，使用如均方误差、准确率、召回率等指标来衡量预测结果。

3 结语

总的来说，基于智能算法的水电站电气设备故障诊断与预测技术为电力系统的稳定和安全运行提供了重要的支持。然而，智能算法在水电站电气设备故障与预测过程中仍然存在一些挑战，如数据质量的控制、算法的选择和优化等，需要在未来的研究中进行更深入的探索，使智能算法能够得到更广泛的应用，为电力系统的管理和维护提供有力保障。